LSEG 洞察

全球金融系统为何需要可靠的高质量数据？

January 22, 2025

8 分钟

David Schwimmer

LSEG 首席执行官

在 AI 领域，数据的价值不仅体现在其量的多少，更在于其完整性和可信度——不准确的数据会导致不可靠的结果以及 AI 风险，如幻觉和偏见。
数据的透明度、安全性与完整性，在确保合规、赢得客户信赖以及实现 AI 的有效部署方面，发挥着至关重要的作用。这一点在金融数据的“水印”技术等实际应用中得到了充分体现。
行业间的广泛协作、对“数据信任”概念的标准化界定，以及构建具有高度互操作性的监管框架，是培育可信度高的 AI 系统、促进全球金融领域创新的关键。

一个多世纪前，实时数据技术的前沿代表是一卷卷的股价电报纸带。今天，数字数据已成为全球经济金融体系的命脉。然而，这意味着如果没有精准和可信的数据，整个经济体都将面临遭受重创的潜在风险。

作为全球数据与分析供应商，伦敦证券交易所集团（LSEG）每天向 190 个市场的客户提供约 3000 亿条数据消息，其中包括每秒 730 万个价格更新。

我们正亲眼见证着 AI 将如何重塑金融行业格局。它不仅极大提升了我们内部和客户产品的生产力，还通过提高效率、助力我们做出更加明智的决策以及改善客户体验，全面优化了金融工作流程。

随着金融服务行业继续探索 AI 的潜能，客户对数据的需求愈发强烈且持续攀升：自 2019 年以来，客户对我们数据的需求年均增长率约为 40%。

但如果没有准确的数据，即便是最优秀的算法也可能得出平庸甚至错误的结果。不良数据增加了AI 幻觉、模型漂移和无意偏见的风险。随着这一领域合约和权益管理的复杂性日益加剧，如何避免许可或合同违约的这一问题也日益严峻。

生成式人工智能（GenAI）模型通过处理大规模非结构化数据为金融行业带来了新机遇，但这一切的前提是拥有值得信赖且合规的数据。GenAI 中的数据，并非单纯是数量的堆砌，更是质量的较量。

众多企业正深思，如何在高质量数据的助力下，精准把握 AI 带来的机遇。对此，LSEG 精心构建了一套多层次战略框架，旨在为金融服务行业的同仁们提供指引与参考。

第一层是确保数据的完整性和相关性，这是大语言模型（LLM）中的关键要求。数据供应商精心筛选与验证数据集确保“GPT 就绪”，市场对这方面的需求日益增加。我们预见，随着更多企业深入探索 GenAI 的应用，这一需求将持续攀升。

高完整性的数据为使用 LLM 和其他 AI 应用提供了安全保障。

第二层是数字权益管理。客户期望解决方案能够明确界定 LLM 中数据源的可用性、规范 AI 政策责任、有效防范知识产权侵权，并清晰区分使用权限的管理机制。

这些层次的基础是“数据信任”，这是一种以信息的透明性、安全性和完整性为基础的数据处理范式。

当数据牵涉到重大决策时，客户需要能够追踪数据的来源，确保数据的安全性和可靠性，且符合监管和合规标准。简单来说，就是金融数据的“水印”。

所有金融服务公司都必须提高数据质量的标准。

为了提高行业内对数据的信任，我们需要更强的标准化、协调以及稳定的监管环境，并且应当建立负责地和合规使用 AI 的明确原则。

行业对数据信任的定义若能实现更高程度的标准化，那么高质量数据的流通将指日可待。若能将信息的透明性、安全性和完整性等核心原则应用于数据标准之中，我们定能在整个行业内实现精准的实时数据传递。

为了使 AI 在应对全球最大挑战方面发挥潜力，我们必须能够信任输入到 AI 中的数据。

行业应当追求最高的透明度，确保客户能够洞悉数据集的全部内容、所有权归属以及使用授权详情。

欧盟的《人工智能法案》与《数字运营韧性法案》等法规，为金融服务领域构筑了安全防线，明确了责任归属，聚焦于治理结构与准备工作。

此外，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《人工智能风险管理框架》等自愿性指南，也可以帮助企业评估和管理 AI 系统及数据风险。

这些法规无疑为金融行业探索安全、公正的 AI 实践指明了方向，也为 LSEG 制定自身负责任的 AI 原则提供了灵感源泉。

展望未来，随着我们致力于开发 AI 工具，政策制定者必须深刻认识到高质量数据的重要性。

我们支持采用国际公认 AI 和数据相关的定义。我们还需要建立更为严格的知识产权与数字权益管理框架。

与此同时，技术的监管互操作性仍需提升。但是规则越细化，全球公司就越难快速扩展。

当公司在不同的司法管辖区做出商业决策时，会考虑到数据中心的选址以及云服务提供商的选择等方面。

随着 AI 技术的发展，政策制定者需确保法规既具备足够的灵活性，以便与其他司法管辖区保持协同，又能紧密贴合未来 AI 应用的多元化场景。

这确实是一项艰巨的任务，但金融与科技领域的企业、监管机构及广大用户均可为此贡献智慧与力量。在迎接这场将深刻改变我们生活的技术革命时，我们需要汇聚多方智慧与专业见解。

为了使人工智能在应对全球最严峻挑战的过程中充分发挥其潜力，我们必须确保流入其系统的数据值得信赖。

本文于 2025 年 1 月 20 日由世界经济论坛首次发布。

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